【システムアーキテクト分野】高度情報技術者試験(AP、SA)試験一問一答集

こんにちは！ここでは、高度情報技術者試験に出題されるシステムアーキテクト関連のキーワード集を作りました。

学習者としては、応用情報技術者試験(AP)、システムアーキテクト(SA)を受ける方を想定しています。

また、一問一答集はキーワードに対する説明を答えにしているわけではなく、実際の試験問題での問われ方を基本としていますのでご注意ください。

学習の助けになれば幸いです！

1 Ⅰ. 基本概念 & モデル (1‑30)
2 Ⅱ. 要件定義 & 分析 (31‑60)
3 Ⅲ. アーキテクチャ設計 (61‑90)
4 Ⅳ. データ設計 & DB (91‑120)
5 Ⅴ. インフラ & クラウド (121‑150)
6 Ⅵ. パフォーマンス & 可用性 (151‑180)
7 Ⅶ. セキュリティ (181‑215)
8 Ⅷ. DevOps & プロセス (216‑245)
9 Ⅸ. プロジェクト管理 & 見積 (246‑275)
10 Ⅹ. 運用・保守 & 改善 (276‑300)
- 10.1 関連

Ⅰ. 基本概念 & モデル (1‑30)

#	Question	Answer
1	システムアーキテクトの役割は？	ビジネス要件を技術要件へ翻訳し、全体システム像を設計・統括すること。
2	システムライフサイクルの 6 フェーズ？	企画 → 要件定義 → 設計 → 開発 → 運用 → 廃棄。
3	UML とは？	Unified Modeling Language：オブジェクト指向分析設計の汎用モデリング言語。
4	UML クラス図の要素 3 つ？	クラス、属性／操作、関連（集約・継承など）。
5	UML シーケンス図のライフラインとは？	オブジェクトまたはアクターの生存期間を示す垂直破線。
6	IEEE 1471 が定義する “アーキテクチャ” とは？	システムの構成要素と要素間関係を記述した基盤構造。
7	ビューとビューポイントの違い？	ビュー＝成果物、ビューポイント＝作成ガイドライン。
8	プロトタイプモデルの利点？	早期にユーザフィードバックを得て要件不確実性を低減。
9	スパイラルモデルの特徴？	反復ごとにリスク評価を組み込み漸進的に完成度を高める。
10	アジャイル宣言 4 つの価値？	個人と対話 / 動くソフトウェア / 顧客との協調 / 変化への対応。
11	DDD の “コアドメイン” とは？	ビジネスに最も差別化価値をもたらす中心領域。
12	バウンデッドコンテキストとは？	ユビキタス言語が一貫して通用する境界づけられた領域。
13	アーキテクチャスタイルの例を 3 つ？	レイヤ化、パイプ＆フィルタ、イベント駆動など。
14	MVC の各要素？	Model＝業務データ、View＝UI、Controller＝入力制御。
15	SOA の目的？	サービスを疎結合に組み合わせ再利用性と俊敏性を高める。
16	REST の主要 HTTP 動詞 4 つ？	GET・POST・PUT・DELETE。
17	API ファーストとは？	実装前に API 契約を定義し開発と連携を同期させる手法。
18	YAGNI 原則？	You Aren't Gonna Need It：将来不要な機能を先回り実装しない。
19	KISS 原則？	Keep It Simple, Stupid：設計を可能な限り単純に保つ。
20	DRY 原則？	Don't Repeat Yourself：重複コードを排し単一情報源を持つ。
21	パターン指向ソフトウェア開発とは？	再利用可能な設計・実装パターンを体系的に適用するアプローチ。
22	GoF デザインパターンの分類 3 つ？	生成、構造、振る舞い。
23	シングルトンパターンの課題？	テスト困難・グローバル状態依存・多重スレッド安全性。
24	オブジェクト指向 3 大要素？	カプセル化・継承・ポリモーフィズム。
25	SOLID の “S” は？	Single Responsibility Principle：単一責任原則。
26	SOLID の “O” は？	Open/Closed Principle：拡張に開き修正に閉じる。
27	SOLID の “L” は？	Liskov Substitution Principle：派生型は基底型と置換可能。
28	SOLID の “I” は？	Interface Segregation Principle：クライアント別に細分化したインタフェース。
29	SOLID の “D” は？	Dependency Inversion Principle：上位レベルが抽象に依存する。
30	転送オブジェクトパターンとは？	リモート呼び出しのチャット回数削減のため複数データを一括輸送。

Ⅱ. 要件定義 & 分析 (31‑60)

#	Question	Answer
31	要件定義工程のアウトプット？	システム要件定義書（機能・非機能・制約条件）。
32	RFP とは？	Request For Proposal：提案依頼書。
33	RFI とは？	Request For Information：情報提供依頼書。
34	ユーザーストーリーの 3C？	Card・Conversation・Confirmation。
35	INVEST 原則？	独立・交渉可能・価値・見積容易・小ささ・テスト可能。
36	ペルソナの目的？	代表的ユーザ像を共有し要件優先順位を明確化。
37	ステークホルダーマップとは？	利害関係者を影響度/関心度で分類しコミュニケーション計画に活用。
38	Kano モデルとは？	魅力品質・一元品質・当たり前品質で顧客満足度を分析。
39	FURPS+ の頭文字？	Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability + 追加特性。
40	SMART な要求の “S”？	Specific：具体的である。
41	QCD とは？	Quality・Cost・Delivery：品質・コスト・納期。
42	MoSCoW 分析？	Must/Should/Could/Won't：優先度分類。
43	ゴール分解図とは？	最上位目的を階層的に細分化して整合性を確認する図。
44	DFD のデータストア記号？	横長の二重線長方形。
45	コンテキスト図とは？	システム境界と外部エンティティを 1 レベルで示す DFD。
46	ストーリーウォール？	付箋でユーザーストーリーをボードに可視化。
47	GORA とは？	Goal Oriented Requirements Analysis：目標駆動型要件分析。
48	ISO/IEC 25010 の品質特性？	機能適合性・性能効率性・互換性・使用性・信頼性・セキュリティ・保守性・移植性。
49	SRS の構成？	目的範囲、機能、非機能、インタフェース、制約、品質、付録。
50	トレーサビリティマトリクスとは？	要求→テストケースの対応表で漏れや影響範囲を管理。
51	ユーザージャーニーマップの 2 軸？	時間軸 × 顧客感情・タッチポイント。
52	ハザード分析の目的？	潜在危険源を特定しリスク対策プランを立案。
53	シナリオ分析とは？	利害関係者の行動シナリオで要件妥当性を検証。
54	品質属性シナリオ？	刺激・環境・応答・評価基準で非機能要求を具体化。
55	ビジネスケースとは？	投資効果とリスクを定量評価し意思決定を支援する文書。
56	ROI 計算式？	(利益 - 投資額) / 投資額。
57	リスクバーナウンチャート？	残存リスク総量を時間経過で可視化。
58	KJ 法とは？	アイデアをグルーピングし構造化する発想整理手法。
59	ボラティリティ分析？	要件変更頻度を計測し設計安定性を判断。
60	要件凍結の意味？	合意済み要件を変更管理下に置きスコープ膨張を防止。

Ⅲ. アーキテクチャ設計 (61‑90)

#	Question	Answer
61	レイヤ化アーキテクチャのメリット？	変更影響局所化と責務分離による保守性向上。
62	3‑tier と n‑tier の違い？	前者はプレゼン・アプリ・データ 3 層に限定、後者は任意分割。
63	クリーンアーキテクチャとは？	依存性逆転でドメイン中心に同心円レイヤを配置。
64	ヘキサゴナルアーキテクチャ？	ポートとアダプタで外部 I/F を抽象化しテスト容易に。
65	マイクロサービスの特徴？	小規模独立開発・自律デプロイ・多言語多データストア容認。
66	サーガパターンとは？	分散トランザクションを局所ロールバック系列で実現。
67	API ゲートウェイの役割？	認証、ルーティング、集約、レート制限。
68	BFF パターン？	各フロント種類ごとに最適 API ファサードを配置。
69	サーキットブレーカパターン？	下流障害時に呼び出しを遮断し連鎖故障を防ぐ。
70	ブルーグリーン vs カナリア？	前者は環境切替、後者はトラフィック割合を徐々に。
71	サービスメッシュとは？	データプレーンとコントロールプレーンで通信を抽象制御。
72	リバースプロキシの 2 役割？	ロードバランシングとセキュリティ遮断。
73	メッセージキューの利点？	非同期処理とスロットリングでピーク平準化。
74	イベント駆動アーキテクチャとは？	状態変化をイベントで通知し疎結合連携。
75	イベントソーシングの特徴？	状態をイベント履歴で保存し再構築可能。
76	CQRS の Command と Query 分離理由？	スケーラビリティ・セキュリティ・データ最適化。
77	CAP 定理再掲？	分断時は一貫性か可用性のいずれかを犠牲。
78	BASE vs ACID？	Basically Available, Soft‑state, Eventual consistency 対厳格トランザクション。
79	シャーディングとは？	データをキーで水平分割し分散負荷。
80	フェデレーションアーキテクチャ？	複数 ID プロバイダを統合 SSO。
81	UML コンポーネント図の “提供 I/F” 記法？	ソケット型シンボル (半円)。
82	UML 配置図のノードとは？	実行時にリソースを提供する物理要素。
83	関心の分離 (SoC) 原則？	システムを異なる課題毎に分離し複雑さ低減。
84	デターミニスティック設計？	同一入力で常に同一出力を保証。
85	バックプレッシャとは？	下流過負荷を upstream に通知し速度制御。
86	エッジコンピューティング利点？	レイテンシ削減と帯域節約。
87	オーケストレーション vs コレオグラフィ？	中央制御フロー管理 vs サービス自律協調。
88	IaC ツール例 2 つ？	Terraform・Ansible。
89	Infrastructure as Code と Config as Code 違い？	前者はリソース作成、後者はアプリ設定管理。
90	Serverless の利点？	運用不要・自動スケール・課金最小。

Ⅳ. データ設計 & DB (91‑120)

#	Question	Answer
91	データモデリングの 3 レベル？	概念・論理・物理モデル。
92	Crow's Foot のカーディナリティ？	多側に三又足記号。
93	正規化第 1 正規形の目的？	繰返し属性を排除し原子値に。
94	BCNF とは？	Boyce‑Codd Normal Form：全て主キーに関数従属。
95	デノーマライズの利点？	結合コストを削減し読み取り性能向上。
96	パーティショニング 3 種？	レンジ・リスト・ハッシュ。
97	水平分割 vs 垂直分割？	レコード単位 vs 列単位。
98	分散トランザクション 2PC？	Prepare / Commit の二相コミット。
99	NoSQL 4 タイプ？	キー値・列指向・ドキュメント・グラフ。
100	キー値ストア例？	Redis・DynamoDB。
101	発生系 ER と現状系 ER？	業務イベント視点 vs 実体状態視点。
102	DWH のスタースキーマ？	中央事実テーブルと周囲ディメンションテーブル。
103	ETL とは？	抽出 Extract → 変換 Transform → 格納 Load。
104	ELT との違い？	ロード後に変換し DWH エンジン活用。
105	データレイクとは？	構造化/非構造化データを生データで大量保管。
106	ラムダアーキテクチャ？	バッチ層 + スピード層 + サービング層。
107	メタデータ管理の重要性？	データ発見性・信頼性向上。
108	GDPR でのデータ主体権利？	アクセス・訂正・削除・移植・処理制限。
109	PII とは？	Personally Identifiable Information：個人識別情報。
110	マスキング vs トークナイゼーション？	可逆性の有無 (トークンは逆変換可能)。
111	B+ 木インデックス特徴？	葉ノードにデータ・連結リストで範囲走査高速。
112	クラスタインデックス？	テーブルデータをキー順に並び替え。
113	オプティマイザヒント目的？	クエリプラン強制調整。
114	ACID の “I”？	Isolation：分離性。
115	BASE の “B”？	Basically Available：高可用。
116	トランザクション分離レベル 4 つ？	Read Uncommitted → Committed → Repeatable → Serializable。
117	スロークエリ閾値デフォルト？	MySQL は 10 秒。
118	キャッシュ無効化戦略？	TTL・ライトスルー・ライトビハインド。
119	CDC とは？	Change Data Capture：変更ログのリアルタイム取得。
120	データマイグレーション手法？	ビッグバン・フェーズ分割・サイドバイサイド。

Ⅴ. インフラ & クラウド (121‑150)

#	Question	Answer
121	仮想化タイプ1 vs タイプ2？	ハイパーバイザーが OS 直上 vs ホスト OS 上。
122	ハイパーバイザー例 2 つ？	VMware ESXi・KVM。
123	コンテナ vs VM？	共有カーネルで軽量 vs フル OS で隔離強。
124	OCI ランタイム？	runc：Open Container Initiative 標準。
125	Kubernetes の Pod とは？	同一ノード上で共有ネット/ストレージのコンテナ集合。
126	Deployment と StatefulSet 違い？	前者はステートレスローリング更新、後者は安定 ID/順序保証。
127	Service 種類 3 つ？	ClusterIP・NodePort・LoadBalancer。
128	Ingress の役割？	HTTP(S) ルーティングと TLS 終端。
129	Helm とは？	K8s パッケージマネージャ Chart。
130	GitOps とは？	宣言的インフラ構成を Git で自動適用。
131	CI/CD ツール例？	Jenkins・GitHub Actions。
132	Terraform と CloudFormation？	マルチクラウド汎用 vs AWS 専用。
133	スポットインスタンスとは？	余剰計算資源を割引提供（中断可能）。
134	Auto Scaling ポリシー？	CPU・メモリ・スケジュール・キュー長。
135	ロードバランス Round‑Robin？	順番に振り分け負荷平準化。
136	DNS フェイルオーバ手法？	ヘルスチェックで正常 IP へ切替。
137	アベイラビリティゾーンとは？	データセンタ冗長区画。
138	多地域冗長の利点？	大規模災害でも継続運用。
139	CDN におけるオリジンサーバ？	コンテンツの元データ保管先。
140	エッジロケーションとは？	CDN 配信拠点 POP。
141	S3 IA ストレージクラス？	Infrequent Access：アクセス少の低コスト。
142	オブジェクトロック用途？	WORM 保管による改ざん防止。
143	地理的レイテンシとは？	距離起因の通信遅延。
144	ディスク IOPS？	I/O Operations Per Second 指標。
145	RAID10 特徴？	ミラー＋ストライプで高性能高可用。
146	SSD vs HDD？	フラッシュ高速 vs 磁気安価大容量。
147	NVMe の利点？	PCIe 接続で低レイテンシ。
148	オンプレ→クラウド移行 6R？	Rehost・Replatform・Refactor・Repurchase・Retire・Retain。
149	ブループリント (VM イメージ)？	再利用可能な標準構成テンプレ。
150	バスティオンホスト役目？	内部ネットワークへの安全な入口。

Ⅵ. パフォーマンス & 可用性 (151‑180)

#	Question	Answer
151	スループットとは？	単位時間あたり処理量。
152	レイテンシとは？	要求発生から応答まで遅延。
153	プロファイリング目的？	コード実行時間内訳を可視化。
154	ロードテスト vs ストレステスト？	期待負荷確認 vs 許容限界超過確認。
155	高水位・低水位とは？	リソース利用率の警告・回復閾値。
156	アムダールの法則？	並列化限界＝直列部が支配。
157	ボトルネックとは？	全体性能を制限する最遅リソース。
158	キャッシュヒット率？	要求のうちキャッシュ命中割合。
159	キャッシュスロースタート？	初期ヒット率低下期の性能ギャップ。
160	TCP Slow Start？	輻輳回避のためウィンドウ指数拡張。
161	CDN オリジンシールド？	キャッシュ階層化でオリジン負荷削減。
162	レイテンシバジェット？	1 取引許容遅延予算。
163	SRE エラーバジェット？	許容失敗時間 = 1‑SLO。
164	SLI パーセンタイル計測理由？	外れ値無視しユーザ体感反映。
165	高可用性 3 要素？	冗長化・故障検知・自動復旧。
166	N+1 冗長化？	必要数+1 台予備。
167	Active‑Active vs Active‑Passive？	両系稼働 vs 片系待機。
168	フェイルオーバ vs フェイルバック？	障害切替 vs 復旧後戻す。
169	チェックポイント再開？	ジョブ途中状態保存し再実行短縮。
170	ローリングアップデート？	少数ずつ新バージョン展開し無停止。
171	Read Replica 目的？	読取負荷分散と可用性向上。
172	マルチ AZ DB クラスタ？	データ同期しゾーン障害耐性。
173	Geo Replication？	大陸間でデータ複製し DR。
174	BCP 計画とは？	事業継続計画：災害時の優先復旧策。
175	RPO/RTO 再掲？	許容データ損失時間／復旧目標。
176	バックアップタイプ 3 種？	フル・増分・差分。
177	Snapshot とは？	時点コピーによる高速復元。
178	Chaos Engineering？	意図的障害注入で回復力検証。
179	GameDay 演習？	運用チームが障害対応訓練。
180	オンコールローテーション？	当番制で 24/7 障害対応。

Ⅶ. セキュリティ (181‑215)

#	Question	Answer
181	CIA トライアングル？	機密性 Confidentiality・完全性 Integrity・可用性 Availability。
182	AAA モデル？	Authentication・Authorization・Accounting。
183	認証方式 3 要素？	知識・所持・生体。
184	MFA とは？	複数要素組合せによる強化認証。
185	OAuth2.0 フロー 2 つ？	Authorization Code・Client Credentials。
186	OIDC の ID トークン？	JWT 形式でユーザ属性含む。
187	SAML vs JWT？	XML/SOAP ベース vs JSON 軽量。
188	RBAC vs ABAC？	役割基準アクセス vs 属性基準。
189	ゼロトラスト再掲？	ネット境界信頼せず常時検証。
190	IAM ベストプラクティス？	最小権限・ローテーション・MFA。
191	PKI のルート CA？	信頼チェーン最上位認証局。
192	TLS ハンドシェイク？	鍵交換 → 証明書検証 → 共通鍵確立。
193	HSTS とは？	HTTP Strict Transport Security：常時 HTTPS。
194	CSP 目的？	悪意スクリプト読み込み制限。
195	CSRF トークン？	リクエスト正当性検証用ランダム値。
196	XSS 3 種？	Stored・Reflected・DOM Based。
197	SQL インジェクション対策？	プリペアドステートメント使用。
198	Prepared Statement とは？	実行計画を事前生成しパラメタ束縛。
199	OS コマンドインジェクション防御？	サニタイズとホワイトリスト。
200	CORS とは？	Cross‑Origin Resource Sharing：他ドメイン通信制御。
201	API レートリミット？	時間あたり呼び出し数制限。
202	セキュアコーディング十大原則？	入力検証・最小権限等 OWASP Secure Coding Practices。
203	OWASP Top10 2025 A01？	Broken Access Control (アクセス制御不備)。
204	セキュア SDLC？	開発工程全体へセキュリティ統合。
205	SCA とは？	Software Composition Analysis：依存 OSS 脆弱性検査。
206	SBOM の目的？	ソフト部材表でサプライチェーン透明化。
207	セキュリティログ 4W1H？	Who, When, Where, What, How。
208	SIEM 役割？	ログ統合分析で侵害早期検知。
209	IDS vs IPS？	検知のみ vs 自動遮断。
210	WAF の目的？	Web アプリ層攻撃をフィルタリング。
211	ゼロデイ脆弱性とは？	公開前に悪用されパッチなし。
212	CVSS の 3 指標？	Base・Temporal・Environmental。
213	ペネトレーションテストのブラックボックス？	内部情報なしで攻撃者視点試験。
214	バグバウンティプログラム？	報奨金で脆弱性報告促進。
215	シークレットスキャンとは？	リポジトリに埋め込み資格情報検出。

Ⅷ. DevOps & プロセス (216‑245)

#	Question	Answer
216	DevOps CALMS？	Culture・Automation・Lean・Measurement・Sharing。
217	Value Stream Mapping 目的？	フロー効率を可視化しムダ特定。
218	Lead Time for Changes？	コード commit から本番稼働まで。
219	Mean Time to Recovery？	障害検知から復旧まで平均時間。
220	変更失敗率？	デプロイが障害やロールバックを引き起こす割合。
221	GitFlow の特徴？	develop と feature/release/hotfix ブランチ運用。
222	Trunk‑based Development？	短ブランチで頻繁マージ本線。
223	Feature Toggle？	ランタイム切替でリスク低減。
224	Canary Release？	少数ユーザへ段階展開。
225	Dark Launch？	ユーザ非表示で内部負荷検証。
226	ChatOps？	チャットツール経由で運用自動化。
227	Observability 3 ツール？	ログ・メトリクス・トレース収集。
228	Prometheus？	時系列 DB ベース監視。
229	Grafana 役割？	ダッシュボード可視化。
230	OpenTelemetry？	ベンダ中立の観測データ標準。
231	Jaeger？	分散トレーシングプラットフォーム。
232	SLO 文書構成？	目標値・測定法・エラーバジェット・緩和策。
233	Blameless Postmortem？	非難せず原因と学び共有。
234	Kaizen 思想？	継続的改善で小さな変化積み上げ。
235	Lean の 7 つのムダ？	在庫・待ち・移動・工程・加工・動作・造り過ぎ。
236	Green Build？	CI パイプライン成功状態。
237	Pipeline as Code？	CI/CD 定義をソース管理。
238	PR レビュー 4 視点？	正確性・可読性・テスト・セキュリティ。
239	Pair Programming？	2 人 1 台で共同コーディング。
240	Mob Programming？	チーム全員 1 台で同時開発。
241	TDD サイクル？	Red → Green → Refactor。
242	BDD とは？	振る舞い駆動開発：Given‑When‑Then 仕様。
243	コードレビューボトルネック指標？	レビュー待ち時間。
244	静的解析ツール例？	SonarQube・CodeQL。
245	Linting の目的？	コーディング規約違反検出。

Ⅸ. プロジェクト管理 & 見積 (246‑275)

#	Question	Answer
246	プロジェクトトライアングル？	スコープ・コスト・スケジュール。
247	WBS 再掲？	作業分解構成図。
248	ガントチャート？	時間軸横棒で進度表示。
249	PERT 3 点見積？	楽観 a・悲観 b・最頻 m → (a+4m+b)/6。
250	クリティカルチェーン法？	バッファ配置で資源制約考慮。
251	バッファマネジメント？	進捗に応じバッファ消費監視。
252	バーンダウンチャート？	残作業量の推移。
253	バーンアップチャート？	完了作業量の推移。
254	ベロシティ？	スプリント当たり完了ポイント。
255	スプリントバックログ？	スプリント目標とタスク一覧。
256	デイリースクラム？	15 分進捗共有ミーティング。
257	インクリメント？	完成定義を満たす動作ソフト。
258	Definition of Done？	実装完了受入基準。
259	ステークホルダー登録簿？	影響度・関心度・連絡先を一覧管理。
260	RACI マトリクス？	責任 Responsible・説明 Accountable・協力 Consult・通知 Inform。
261	CPI？	Cost Performance Index = EV/AC。
262	SPI？	Schedule Performance Index = EV/PV。
263	BAC？	Budget At Completion：総予算。
264	リスクマトリクス軸？	発生確率 × 影響度。
265	期待値計算 (EVM)？	Σ(確率×影響額)。
266	COCOMO II ドライバ？	規模・複雑度・人材・ツール・要求成熟度など。
267	FP 法再掲の 5 基本要素？	外部入力・出力・照会・内部論理ファイル・外部インターフェース。
268	ストーリーポイントとは？	相対的な作業量見積単位。
269	Planning Poker？	ポイントカードで合意形成。
270	Wideband Delphi？	匿名反復見積で偏り削減。
271	モンテカルロシミュレーション？	確率分布で期間予測。
272	Agile 契約の特徴？	成果物ベースより価値・協調重視。
273	SLA 違反ペナルティ？	サービス料金返金等。
274	プロジェクト憲章？	目的・権限・主要成果物の承認文書。
275	Gate Review？	フェーズ移行可否審査。

Ⅹ. 運用・保守 & 改善 (276‑300)

#	Question	Answer
276	ITIL4 サービスバリューチェーン？	Plan‑Improve‑Engage‑Design/Transition‑Obtain/Build‑Deliver/Support。
277	インシデント vs 問題管理？	即時復旧 vs 根本原因除去。
278	変更管理(ITIL)？	リスク評価し計画的変更。
279	知識管理 KEDB？	Known Error DataBase：既知障害情報。
280	SLA 再掲？	サービス品質を定量契約。
281	KPI ツリー？	上位目標を指標階層に展開。
282	OLA とは？	Operational Level Agreement：内部合意。
283	AIOps？	機械学習で運用監視自動化。
284	Predictive Maintenance？	故障予兆検知で保守時期最適化。
285	SRE vs ITIL？	SLI/SLO 指標駆動 vs プロセス標準。
286	ヘルスチェックエンドポイント？	/health OK 応答で稼働確認。
287	Canary Monitoring？	少量トラフィック監視で問題検知。
288	RUM vs Synthetic Monitoring？	実ユーザ計測 vs 仮想ユーザ検証。
289	Error Budget Policy？	SLO 超過時新機能停止し信頼回復優先。
290	Release Train？	定期出荷リズムを保つ列車モデル。
291	End‑of‑Life 管理？	サポート期限周知と移行計画。
292	DR テスト？	災害復旧手順の検証演習。
293	Capacity Forecasting？	利用予測とリソース計画。
294	CSI モデル？	Continual Service Improvement：現状→目標→行動。
295	5 Whys？	なぜを 5 回繰返し真因追究。
296	Root Cause Analysis？	因果関係を体系図解で特定。
297	MTTA？	Mean Time to Acknowledge：警報認知まで時間。
298	Post‑Incident Review？	障害後の総括と改善策共有。
299	Culture of Reliability？	失敗から学び継続改善重視組織文化。
300	TOC (制約理論) 運用適用？	ボトルネック資源最適化で全体スループット向上。